根据最小二乘法估计回归方程参数的原理是()。A.残差平方和最小B.残差的二倍最小C.相关系数最小D.总离差最小

根据最小二乘法估计回归方程参数的原理是()。

A.残差平方和最小
B.残差的二倍最小
C.相关系数最小
D.总离差最小

参考解析

解析：最小二乘法就是使得因变量的观测值和估计值之间的离差(又称残差)平方和最小来估计回归方程参数的方法。

相关考题：

一元线性回归方程中的两个待定系数1β与2β的估计值，一般要用最小二乘法作出估计。此题为判断题(对，错)。
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按最小二乘法估计回归方程中参数的实质是使( )。A．B．C．D．
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一元线性回归方程中的两个待定系数多β1与β2的估计值，一般要用最小二乘法作出估计。( )A．正确B．错误
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对联立方程模型进行参数估计的方法可以分两类，即：（）。A.间接最小二乘法和系统估计法B.单方程估计法和系统估计法C.单方程估计法和二阶段最小二乘法D.工具变量法和间接最小二乘法
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普通最小二乘法得到的参数估计量具有（）、（）、（）统计性质。
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如果某个结构式方程是恰好识别的,则估计该方程的参数可以用()。 A、广义差分法B、加权最小二乘法C、间接最小二乘法D、普通最小二乘法
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根据最小二乘法拟合直线回归方程是使（ ）。
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在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（ ）。
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一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值，一般要用最小二乘法作出估计。（）
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对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法进行估计参数，会产生的不良后果有（ ）。A.完全共线性下参数估计量不存在B.参数估计量不具有有效性C.近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大D.参数估计量经济含义不合理E.变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义
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广义差分法是对（ ）用最小二乘法估计其参数。
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以y表示实际观测值，表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使（ ）最小。
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间接最小二乘法、两阶段最小二乘法的适用范围如何？要保证参数估计量的性质，需要满足什么前提？
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对联立方程模型参数的单方程估计法包括（）A、工具变量法B、间接最小二乘法C、完全信息极大似然估计法D、二阶段最小二乘法E、三阶段最小二乘法
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间接最小二乘法是：（）。A、使用最小二乘法间接估计简化式参数B、仅估计得到简化式参数C、恰好可识别模型的参数估计方法D、过度可识别模型的参数估计方法
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用最小二乘法对分布滞后模型进行参数估计时存在什么困难？
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对联立方程模型进行参数估计的方法可以分两类，即：（）。A、间接最小二乘法和系统估计法B、单方程估计法和系统估计法C、单方程估计法和二阶段最小二乘法D、工具变量法和间接最小二乘法
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当模型存在序列相关现象时，适宜的参数估计方法是（）。A、加权最小二乘法B、间接最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法
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如果某个结构方程是恰好识别的，估计其参数可用（）。A、最小二乘法B、极大似然法C、广义差分法D、间接最小二乘法
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如果某个结构式方程是过度识别的，则估计该方程参数的方法可用（）。A、二阶段最小二乘法B、间接最小二乘法C、广义差分法D、加权最小二乘法
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对于自适应预期模型，估计模型参数应采用（）。A、普通最小二乘法B、间接最小二乘法C、二阶段最小二乘法D、工具变量法
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对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法估计参数，会产生的不良后果有（）。A、完全共线性下参数估计量不存在B、参数估计量不具有有效性C、近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大D、参数估计量的经济意义不合理E、变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义
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请解释用于多重线性回归参数估计的最小二乘法的含义。
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回归方程y=a+bx中的参数a是（），b是（）。在统计中估计特定参数的常用方法是（）。
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估计套期保值比率最常用的方法是（）。A、最小二乘法B、最大似然估计法C、最小方差法D、参数估计法
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单选题用于线性统计模型中的参数估计问题的方法是( )A矩估计法B最大似然估计法C最小二乘法D贝叶斯估计法
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单选题根据最小二乘法估计回归方程参数的原理是（ ）。A残差平方和最小B残差的二倍最小C相关系数最小D总离差最小
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单选题估计套期保值比率最常用的方法是（）。A最小二乘法B最大似然估计法C最小方差法D参数估计法
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